基于模糊函数多维结构度量特征的雷达辐射源信号流在线分选

针对现有雷达辐射源信号(RES)特征信息易受噪声影响、分选时效性低等问题,提出一种基于模糊函数多维结构度量特征的信号数据流在线分选方法。首先,应用图像全局相似性思想,以积分加速后的非局部均值平滑方法对信号模糊函数进行去噪处理。其次,从处理后模糊函数的主、侧两个角度提取多维度结构分布特征,形成特征向量。最后,优化了一种半监督学习分选模型并在线作用于不断输入的信号特征向量流,得到实时分选结果。实验结果表明,在先验数据量较少的情况下,所提方法在8~18 dB的信噪比环境中均可保持99%及以上的分选成功率,即使处于2 dB环境下,准确率仍可达91.8%。同时,提取单个信号特征平均耗时仅需0.29 s。结果验证了所提方法的有效性和实时性,具有一定工程价值。